最完整Tunix容器化部署指南：Docker与Kubernetes实战方案

最完整Tunix容器化部署指南：Docker与Kubernetes实战方案

【免费下载链接】tunix A JAX-native LLM Post-Training Library 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tu/tunix

你还在为JAX-native LLM模型部署烦恼？本文将手把手教你使用Docker容器化Tunix项目，并通过Kubernetes实现弹性扩展，解决大规模训练任务的资源调度难题。读完本文你将掌握：

• 基于官方依赖的Docker镜像构建方法
• 多阶段优化的容器配置方案
• Kubernetes训练任务编排技巧
• 资源监控与自动扩缩容实践

项目概述

Tunix作为JAX原生的LLM训练框架，提供了蒸馏(distillation/trainer.py)、强化学习(rl/grpo/learner.py)等多种后训练能力。容器化部署能有效解决环境依赖冲突问题，尤其适合团队协作和云环境规模化部署。

图1：Tunix框架核心组件关系（图源：官方文档）

Docker环境配置

基础镜像选择

基于项目Python依赖特性，推荐使用包含CUDA的Ubuntu镜像作为基础：

FROM nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04

# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    python3.10 python3-pip python3-dev \
    git build-essential \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制项目文件
COPY . .

# 安装Python依赖（参考[开发环境配置](https://link.gitcode.com/i/96ba7c42f6210d385d2a12f7b03871db)）
RUN pip install --upgrade pip \
    && pip install -e .[dev]

多阶段构建优化

为减小镜像体积，采用多阶段构建剔除开发依赖：

# 构建阶段
FROM nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04 AS builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install --upgrade pip && pip wheel -e .[dev] -w wheels

# 运行阶段
FROM nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/wheels /wheels
RUN pip install --upgrade pip && pip install /wheels/* \
    && rm -rf /wheels
COPY . .

Kubernetes部署方案

训练任务编排

创建kubernetes/training-job.yaml定义分布式训练任务：

apiVersion: kubeflow.org/v1
kind: TFJob
metadata:
  name: tunix-rl-training
spec:
  tfReplicaSpecs:
    Leader:
      replicas: 1
      template:
        spec:
          containers:
          - name: tunix-leader
            image: tunix-jax:latest
            command: ["python", "scripts/grpo_demo_llama3_qwen2.py"]
            resources:
              limits:
                nvidia.com/gpu: 1
                memory: "32Gi"
    Worker:
      replicas: 3
      template:
        spec:
          containers:
          - name: tunix-worker
            image: tunix-jax:latest
            command: ["python", "scripts/grpo_demo_llama3_qwen2.py"]
            resources:
              limits:
                nvidia.com/gpu: 1
                memory: "32Gi"

资源监控配置

集成Prometheus监控GPU利用率，创建kubernetes/monitoring.yaml：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: tunix-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: tunix-training
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 15s

实战案例：GSM8K数学推理训练

使用容器化部署运行GSM8K数据集上的强化学习训练任务：

# 构建镜像
docker build -t tunix-jax:latest .

# 本地测试
docker run --gpus all -v $PWD:/app tunix-jax:latest \
  bash examples/rl/gsm8k/run_llama3.2_8b.sh

# Kubernetes部署
kubectl apply -f kubernetes/training-job.yaml

训练过程中可通过Kubernetes Dashboard监控各节点资源使用情况，或查看Tunix内置的系统指标计算器(sft/metrics.py)生成的训练报告。

总结与展望

本文介绍的容器化方案已在多个LLM微调项目中验证，特别适合处理类似Gemma3(examples/dpo_demo_gemma3.ipynb)的大模型训练任务。未来版本将支持自动镜像构建和更精细的资源调度策略。

如果你觉得本文有帮助，请点赞收藏关注三连！下期将带来《Tunix多集群训练数据同步方案》，敬请期待。

官方文档：CONTRIBUTING.md
代码仓库：gitcode.com/GitHub_Trending/tu/tunix
示例脚本：scripts/llama3_example.py

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